财务困境预测：二元Logistic回归分析与GABP算法比较

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	财务困境预测：二元Logistic回归分析与GABP算法比较
	米万东
	2022-05-20
发表期刊	西安航空学院学报
卷号	40 期号:03 页码:88-96
摘要	为了更好的判断和预测公司财务状况的健康程度，选取2018年至2021年114家首次被特别处理(Special Treatment, ST)的公司和189家非ST公司的85项指标，分别采用二元Logistic回归分析和GABP算法对公司的财务状况进行预测和分析。结果显示GABP算法对于财务困境的预测在预测准确率、适应性和可解释性方面均强于二元Logistic回归分析，说明机器学习在处理大量财务数据以及复杂的线性拟合问题方面具有较大的优势。将GABP输出的结果通过K-means算法进行聚类分析，纵向分析可以看出公司的发展趋势，横向分析可以得出公司财务状况在当前市场的地位，为下一步战略的规划和实施提供帮助。研究结果可为公司判断和预测财务状况选择合适方案提供依据。
关键词	财务困境二元Logistic回归分析 GABP算法特别处理 K-means算法
URL	查看原文
ISSN	1008-9233
语种	中文
原始文献类型	学术期刊
中图分类号	TP18;F275;F832.51
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/34991
专题	会计学院
作者单位	兰州财经大学会计学院
第一作者单位	会计学院
推荐引用方式 GB/T 7714	米万东. 财务困境预测：二元Logistic回归分析与GABP算法比较[J]. 西安航空学院学报,2022,40(03):88-96.
APA	米万东.(2022).财务困境预测：二元Logistic回归分析与GABP算法比较.西安航空学院学报,40(03),88-96.
MLA	米万东."财务困境预测：二元Logistic回归分析与GABP算法比较".西安航空学院学报 40.03(2022):88-96.